1999年KDDCup网络入侵检测数据集KDDCup1999NSL-KDDDataset-quoctienpham
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，异常检测，网络流量分析，分类，KDD Cup
数据概述： 该数据集是1999年KDD Cup竞赛使用的网络入侵检测数据集的改进版本，被称为NSL-KDD数据集，用于评估网络入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1998年。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，涵盖了多种网络攻击和正常网络流量。
数据维度：数据集包括网络连接的各种特征，如持续时间，协议类型，服务类型，标志，源和目标IP地址，端口号，以及各种统计特征等，并标记了连接的类型，如正常连接，DoS攻击，Probe攻击，R2L攻击，U2R攻击等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集由KDD Cup 1999竞赛的数据集衍生而来，经过了处理和改进，旨在解决原始数据集中的冗余和重复问题，更有效地评估入侵检测算法。该数据集适合用于网络安全，机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，尤其在入侵检测，异常检测，恶意流量识别等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络入侵检测，异常检测，恶意流量识别等学术研究，如不同机器学习算法在入侵检测任务中的性能比较，新的特征工程方法研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全研究机构提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）的开发和评估方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和安全事件响应，帮助组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测原理和技术。
此数据集特别适合用于探索各种入侵检测算法的性能和有效性，帮助用户实现对网络流量的实时监控和异常检测，提高网络安全防护水平。
